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Enregistrement W2784865451 · doi:10.1177/0008417417719725

Occupational needs and priorities of women experiencing homelessness

2017· article· en· W2784865451 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Sofia Salsi, Yara Awadallah, Aurélie B. Leclair, Marie-Lyse Breault, Dan-Tam Duong, Laurence Roy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine, McGill University
Mots-clésOccupational therapyPsychologyMedicineGerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Women in unstable housing or who are homeless experience disruptions of occupational engagement and performance. Little is known about their perspective on their occupational needs and priorities. PURPOSE: This study aimed to determine how patterns of occupational engagement and performance are facilitated or hindered by personal factors and resources available to sheltered women. METHOD: A participatory, descriptive mixed-methods study design was used. Twenty-one residents were interviewed using the Canadian Occupational Performance Measure, the Goal Attainment Scale, and a time-use inventory. Nineteen residents participated in semistructured qualitative interviews. Qualitative data were analysed using interpretive description. FINDINGS: Participants spent most time on sleep and passive leisure and identified occupational performance issues and goals related to active leisure and employment. Participants' occupational lives were described as transitional journeys comprising five subthemes: seeking safety and stability, being sheltered, shaping one's identity, developing resilience, and engaging in contemplation, contribution, and connectedness through occupation. IMPLICATIONS: Trauma-informed and strengths-based approaches are recommended for this population. Future research should study the implementation of occupation-based interventions in community settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,281
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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